[논문리뷰] R-Zero: Self-Evolving Reasoning LLM from Zero Data

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저자: Chengsong Huang, Wenhao Yu, Xiaoyang Wang, Hongming Zhang, Zongxia Li, Ruosen Li, Jiaxin Huang, Haitao Mi, Dong Yu

핵심 연구 목표

본 연구는 기존 LLM의 자가 진화 방식이 방대한 인간 큐레이션 데이터에 의존하는 한계를 극복하고자 합니다. R-Zero는 외부 데이터 없이 LLM이 자체적으로 훈련 데이터를 생성하고 학습하여 추론 능력을 자율적으로 발전시키는 완전 자율 프레임워크를 제안하며, 인간 지능을 넘어설 수 있는 AI 시스템의 기반을 마련하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

R-Zero는 단일 기본 LLM에서 초기화된 Challenger와 Solver라는 두 개의 독립적인 모델을 사용합니다. Challenger는 현재 Solver의 능력 한계에 가까운 도전적인 질문을 생성하도록 Group Relative Policy Optimization (GRPO)으로 훈련되며, Solver의 다중 답변을 통해 측정된 불확실성에 따라 보상받습니다. Solver는 Challenger가 생성한 질문들을 자체 다수결 투표로 생성된 의사 레이블을 사용하여 GRPO로 미세 조정됩니다.

주요 결과

R-Zero는 다양한 백본 LLM(예: Qwen3-4B-Base, OctoThinker)에서 추론 능력을 크게 향상시켰습니다. Qwen3-4B-Base는 수학 추론 벤치마크에서 평균 +6.49 포인트, 일반 도메인 추론 벤치마크에서 평균 +7.54 포인트의 성능 향상을 보였습니다. 프레임워크의 핵심 구성 요소인 RL 기반 Challenger, 반복 패널티, 태스크 필터링이 모두 중요함을 정량적 어블레이션 연구를 통해 입증했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

R-Zero는 인간 레이블 없이 LLM의 추론 능력을 자율적으로 향상시킬 수 있는 혁신적인 방법을 제시하여 데이터 수집 비용이라는 주요 병목 현상을 해결합니다. 이는 특히 수학적 추론과 같이 객관적 검증이 가능한 도메인에서 LLM을 강화하고, 그 능력을 일반 도메인으로 확장할 수 있음을 보여줍니다. 하지만, 더 어려운 문제 생성 시 자체 생성된 의사 레이블의 정확도(79%에서 63%로 하락)가 감소하는 경향은 향후 연구에서 개선해야 할 과제입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.